Qt实例学习第7页

基于Python PYQT5 的相机定时采集图像程序，GUI打包独立运行

基于PythonPYQT5编写相机定时采集图像及手动采集版本介绍Python3.6pyqt55.15.4pyqt5-tools5.15.4.3.2另外就是常用的cv2和numpy包fromPyQt5importQtCore

夏时summer time·2025-03-24 02:30

基于Qt开发：实现对海康威视网络摄像头视频画面实时预览

全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）介绍:本文将介绍如何基于Qt

鱼弦·2025-03-24 02:59

RK平台下Buildroot驱动编译环境入门

提示：低配置电脑下驱动编译环境搭建，驱动学习环境准备文章目录目的需求环境Ubuntu18Desk桌面开发环境Buildroot编译环境基本要求个人环境VM环境配置+Buildroot编译环境配置Buildroot

ItJavawfc·2025-03-24 01:28

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

异步编程中的并发编程优化

3.基本算法原理和具体操作步骤1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7.缓存8.异步框架9.模型选择4.具体代码实例和解释说明模块划分1.串行执行2.并行执行3.任务分片

AI天才研究院·2025-03-24 01:26

不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗

Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习

P5688346·2025-03-24 01:53

为什么框架创建对象需要用反射和newInstance而不是直接new

你想直接new没问题，当你创建一个类的实例时，可能会创建一些你不需要的资源或者对象，就会浪费资源反射允许你在运行时动态地创建类的实例，如果用了反射，例如你想创建什么类的对象，就用字符串传进类名，然后用newInstance

小斌的Debug日记·2025-03-24 01:23

Vue中使用echarts从后台获取数据渲染

1.methods定义方法实例化Echartsmethods:{//定义方法asyncgetHistogram(){constechart=Echart.init(this.

FFF-X·2025-03-24 01:21

C#基础学习（二）C#数组生存手册：从入门到“血压拉满“的奇妙旅程

作为一只C#萌新，当你试图用数组装下整个世界时，系统可能会温柔地弹出一句**"Indexwasoutsidetheboundsofthearray."**。别慌！这份求生指南将用段子教你玩转数组一、数组是什么数组简单来说就是由相同元素组成的一个集合，数组里面不一定是数，还可能是bool,string等类型组成的集合。那么他有些什么特点呢：本质：装着相同类型元素的集装箱（比如一箱肥宅快乐水）特性：长

FAREWELL00075·2025-03-24 00:18

笔记：代码随想录算法训练营day60：并查集理论基础、寻找存在的路径

本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司，而不是当前上司，最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己，要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点

jingjingjing1111·2025-03-24 00:47

计算机基础：编码04，认识反码和补码

专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。

水饺编程·2025-03-24 00:15

【access开发】导入excel 并生成表

最近天气越来越暖了，在这个春暖花开的季节了，每天心情应该都是美美的，正所谓一年之计在于春，在这个美好的季节，大家一起努力学习学习吧！那我们来看看今天学点啥呢？

Access开发易登软件·2025-03-24 00:14

Android Jetpack 应用架构指南

若需系统学习Android开发，建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考

小李子学编程·2025-03-24 00:44

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现

今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。

Echo_Wish·2025-03-24 00:43

RocketMQ学习-Springboot整合RocketMQ

SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时，要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供，迭代比较快，版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同，就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程，

wechatt_fee1024·2025-03-23 23:12

没想到枚举Enum类还能实现接口！教你玩转Java枚举Enum

Java枚举类型的基本想法非常简单：这些类通过共有的静态final域为每个枚举常量导出一个实例。枚举类型没有可以访问的构造器，所以它是真的final类。

林发和·2025-03-23 23:40

回答我！！！如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型？

刚开始学习计算机网络时，会比较难理解计算机网络的五层协议，毕竟确实挺抽象的，接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议（物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层），帮助大家理解每一层的功能和作用

茫忙然·2025-03-23 23:39

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家

Java老徐·2025-03-23 23:38

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。

petrel2015·2025-03-23 23:37

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

递归实例：登台阶问题:假如有n个台阶，一次只能上1个台阶或2个台阶，请问走到第n个台阶有几种走法？@C语言

假如有n个台阶，一次只能上1个台阶或2个台阶，请问走到第n个台阶有几种走法？为便于读者理解题意，这里举例说明如下：假如有3个台阶，那么总计就有3种走法：第一种为每次上1个台阶，上3次；第二种为先上2个台阶，再上1个台阶；第三种为先上1个台阶，再上2个台阶。输入为n，输出为走到第n个台阶有几种走法Input3Output如果输入是3，走到第3个台阶的走法总计有3种，1,1,1和1,2和2,1，输出为

热心市民小汪·2025-03-23 23:07

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域，针对实时多任务分割的需求日益增长，特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。

万里守约·2025-03-23 22:04

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

程序代码篇---Pyqt的密码界面

2.7.2安全增强建议三、运行效果四、运行命令五、界面改进建议5.1密码显示5.2用户头像显示5.3输入框动画效果5.4加载进度显示5.5键盘快捷键前言本文简单介绍了在Ubuntu系统上使用Python的Pyqt

Ronin-Lotus·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

基于AWS Endpoint Security（EPS）的自动化安全基线部署

这种自动化机制特别适用于动态扩缩的云环境，确保新启动的EC2实例、容器等终端设备从初始状态即受保护，以及具体实现的详细步骤和关键代码。以下是基于AWSEndpointSecur

weixin_30777913·2025-03-23 22:59

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

epoll成员函数介绍

epoll_create1epoll_create1是Linux系统中用于创建一个新的epoll实例的系统调用。epoll是一种高效的I/O事件通知机制，常用于处理大量的文件描述符（如套接字）。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-23 22:28

网络空间安全专业培养方案及学习建议

一、网络空间安全专业培养方案（示例）本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例，列举本科期间学习的课程。

菜根Sec·2025-03-23 21:52

网络安全证书培训机构有哪些

当前笔者的主要任务还是通过学习来增强自己的能力，后续看看是否有机会既能让读者享受物美价廉的考试认证服务，又能让培训机构及时找到生源，实现双赢。如果找到合适的培

菜根Sec·2025-03-23 21:22

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

python Qt

使用了PyQT，发现Python真是一门强大的脚本语言，开发效率极高。

Solkatt's·2025-03-23 20:45

pyspark学习rdd处理数据方法——学习记录

python黑马程序员"""文件，按JSON字符串存储1.城市按销售额排名2.全部城市有哪些商品类别在售卖3.上海市有哪些商品类别在售卖"""frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosimportjsonos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r"D:\anaconda\envs\py10\python.exe"#创建Spark

亭午·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。

XRC2231·2025-03-23 20:11

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织）提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标：PLCC、SROCC、KROCC和RMSE，也是目前最常用的I

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

PyQt和PySide的区别和比较

PyQt和PySide的区别和比较PyQt和PySide是两个用于创建图形用户界面(GUI)的Python库。它们都是基于Qt框架，Qt是一个跨平台的应用程序和UI开发框架。

PgosOcaml·2025-03-23 19:40

计算机基础：编码01，无符号数编码